Measuring quality of life at work for healthcare and social services workers: A systematic review of available instruments
Notice bibliographique
Résumé
Quality of life at work is an important and widely discussed concept in the literature. Several instruments can be used to measure it, but with regard to healthcare and social services, the existing instruments are not well known. A review of available instruments intending to capture the quality of life of healthcare and social services workers (QoLHSSW) is necessary to better assess their working conditions and promote programs/guidelines to improve these conditions. The aim of this study was to identify the existing instruments used in measuring QoLHSSW and explore their characteristics. Particular attention was given to instruments adapted to the province of Quebec, Canada, which enabled the determination of which instruments are adapted for the measurement of QoLHSSW in Quebec and possibly elsewhere. A systematic review of the literature was conducted according to the JBI methodological guide. The articles' selection procedure was performed according to the PRISMA flowchart. The search was conducted up to October 28, 2021, and then updated on January 25, 2023, in four databases: PsycINFO, Medline, Embase, and CINAHL. The selection and extraction were performed independently by two researchers. The analysis of the quality of the studies was performed with the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement Instruments. From a total of 8178 entries, 13 articles corresponding to 13 instruments were selected. Among these instruments, the common aspects that were considered were work conditions, job satisfaction, stress at work, relationship/balance, and career development. Most instruments used a 5-point Likert scale. Various validation methods were used, including reporting Cronbach's alpha for overall scale reliability; factor analysis to test construct validity; different model fit indices to test model superiority; different language comparisons to test cross-cultural validity; and qualitative expert reviews to assess content validity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».